CMOS device에서 off leakage current로 인한 power dissipation 문제는 미래 소자에 주어진 주요한 과제이다. Nanowire FET은 이러한 문제를 해결할 주요 미래소자로 각광받고있다. 하지만 nanowire FET을 공정할 때 채널 에칭을 완벽한 원형 구조로 가지는 것이 어렵기 때문에 타원형으로 시뮬레이션을 진행해 볼 필요성이 있다. 본 논문에서는 nanowire의 aspect ratio, crystal orientation의 변화에 따른 nanowire FET의 전압-전류 특성 및 transport 특성을 관찰하는 연구를 진행하였다. 시뮬레이션 결과, [100] 방향은 완벽한 원형구조에서 최적인 반면에 [110] 방향은 타원형으로 모델링함에 있어서 장점이 있는 것으로 나타났다.
The purpose of this research is to determine how the present use of Geographic Information Systems (GISs) can be improved for ill-structured problems in planning and design, While information-oriented GIS technology has proven useful for routine and administrative problems, it is not yet capable of providing information and knowledge interactively within a problem solving process that can be characterized as "ill-structured." This suggests that GIS technology must be embedded wi thin a large problem solving process for ill-structured problems. The hypothesis of this research is that implementation of conceptualization-oriented Spatial Decision Support Systems(SDSSs) will significantly improve the use of GIS technology for ill-structured problems.
기술의 발전은 새로운 사회를 이끌어가고 있다. 만물인터넷, 유무선 센서와 클라우드, 빅데이터는 초연결사회라는 새로운 미래사회를 주도하고 있다. 본고에서는 이러한 새로운 기술이 가져오는 사회변화를 살펴봄으로써 우리가 준비해야 할 미래사회를 살펴보고자 한다. 언제 어디서나 연결되어있는 네트워크와 다양한 데이터의 축적/활용은 경제산업적으로는 네트워크화에 의한 새로운 결합과 신수종 비즈니스 창출을 이끌고 있다. 사회적으로는 다양한 데이터를 실시간으로 연결/분석함으로써 기존에 해결하기 어려워던 사회문제를 해결하는데 중요한 역할을 할 수 있다. 지능화된 개인별 서비스는 최적의 의료, 복지, 교육 등의 서비스 제공을 통해 개인 삶의 질을 향상시키고 있다. 이러한 초연결사회을 이끄는 핵심 기술은 무엇이고 이러한 기술에 의해 구체적으로 어떤 서비스와 사회가 가능한지 살펴보는 것은 우리가 어떻게 미래사회를 준비해야 하는지에 있어 매우 중요한 요소이다.
이 글에서는 난류유동의 개략적인 특성을 살펴보았고, 환경 및 산업에서 등장하는 난류유동 문 제의 종류들과 그 해결방법들을 살펴보았다. 기술의 역사를 반추해보면 과학적 진보로부터 얻은 연구결과가 응용됨으로써 많은 분야의 사람들에게 넓고 보편적인 개념으로 확장 적용될 때 기 술적 진보가 이루어졌음을 우리는 알고 있다. 난류는 더 이상 복잡하고 어려운 학문이나 과학 으로 인식되어서는 안되며 누구나에게 보편적인 상식으로 파급되어야 한다. 현재까지 개발된 난류유동의 지식으로서도 충분히 해결가능한 문제들이 도처에 산재되어 있으며, 시급한 해결을 요구하고 있는 중요한 문제들이 대부분이기 때문이다. 특히, 전지구적인 문제로 부각된 환경문 제를 해결하고 산업기술의 획기적인 진보를 달성하여 지속가능한 기술적 미래를 창조하는 엔지 니어들은 더욱 큰 책임의식을 가지고 난류를 공부해야 할 것이다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2013.07a
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pp.203-206
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2013
본 논문에서는 컴퓨팅 집약적인 현대와 미래 사회를 대비하기 위한 컴퓨터 교육의 목표를 계산적 사고 및 이를 바탕으로 한 협력적 문제 해결 능력의 향상으로 보고 이를 실현하기 위한 컴퓨터 교육의 전망과 과제를 제시하였다. 계산적 사고 향상을 위한 컴퓨터 교육은 컴퓨터과학을 전공하는 학습자 뿐 아니라 모든 학습자를 대상으로 이루어져야 하며 이를 위해 초 중등학교 컴퓨터 교육과정의 체계적인 개선 및 계산적 사고를 바탕으로 한 간학문적 융합 학습 활동의 설계 및 평가 전략의 개발이 요구된다. 또한 여학생, 특수교육대상 학생과 같은 정보 소외 계층 학습자들의 컴퓨터과학에 대한 관심과 참여를 조장하고 협력적 문제 해결 활동을 지원하기 위한 학습 환경을 제시하여야 한다. 따라서 이러한 과제를 해결하기 위한 새로운 접근으로 예술과 컴퓨터과학의 융합 교육 활동인 E-Textiles 프로젝트의 특성과 연구 동향, 국내 적용 방안을 제시하였다.
전 세계적으로 인터넷은 사회 기반의 필수 인프라로 자리매김하고 있다. 그러나 인터넷이 널리 사용됨으로써 다양한 문제가 발생하였으며, 이를 해결하고자 하는 노력이 전 세계적으로 추진되고 있는 상황이다. 본고에서는 이러한 문제를 해결하기 위해서 방송통신위원회(KCC: Korea Communications Commission)에서 수립한 "미래를 대비한 인터넷 발전계획" 중에서 스마트노드 기술 및 R&D 추진 정책을 정리하고 추진사업을 소개한다.
이 글은 미국의 월간 <야전포병>지 1988년 6월호에 수록된 다차원 개념(Multi-Demensional Concept)의 내용을 번역한 것으로서, 전선에서의 실병력 전투부대의 절약으로 공지전투교리에 의한 효과적인 기동전동전(Manuever) 수행부대를 확보하는 것을 비롯하여 과학적인 전장배치를 하려는 발전적인 개념이라고 생각됩니다. 그리고 이 개념은 아직은 실용화 단계에 도달하지 못한 것이지만, 과학기술의 급진적 발전에 따라 새로운 전장구상을 하는 한가지 모델이 될 수 있으며, 구태의연한 보수적 관념으로 군사문제를 해결하는 시대가 지나가고 있다는 암시를 받게 됩니다. 우리의 경우도 전방의 초전상황과 관련하여 고심하고 있는 문제해결의 실마리를 이 개념에서 찾을수 있을 것도 같아서 더욱 의의가 있는 기사라고 생각됩니다.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2008.10a
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pp.473-476
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2008
지식정보화 사회에서는 학생들의 논리적 사고력과 탐구력, 문제해결력, 창의성을 갖춘 인재가 필수적이며 이러한 인재를 키우는 것이 한 나라와 사회의 미래를 결정 짖는 핵심적이 요소이다. 본 연구에서는 대학생을 대상으로 한 로봇이용교육과정을 제시한다. 그리고 개발된 교육과정에 따라 강좌를 수강하는 대학생들을 상태로 설문 조사하고 이에 대한 분석과 개선점을 제안한다.
본 논문은 Global loaming, backward compatibility, 그리고 multi-standard가 요구되는 미래의 통신시스템에 대한 해답인 Software Defined Radio에 관한 글로서 SDR의 개념과, 그 접근 방법에 대해서 논하고자 한다. 특히 3세대 이동통신인 WCDMA system을 모델로 하여, 그 접근방법에 대해 살펴본다. SDR의 발전은 크기, 무게, 전력소모의 문제와, 전용의 하드웨어 없이 동작할 때의 성능저하를 문제를 해결해야 한다. 여기서 그 해결방안으로 SoC와 Multi-CPU의 방법을 제시하고자 한다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2015.10a
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pp.224-227
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2015
상호참조해결은 특정 개체에 대해 다르게 표현한 단어들을 서로 연관지어 주며, 이러한 개체에 대해 표현한 단어들을 멘션(mention)이라 하며, 이런 멘션을 찾아내는 것을 멘션탐지(mention detection)라 한다. 멘션은 명사나 명사구를 기반으로 정의되며, 명사구의 경우에는 수식어를 포함하기 때문에 멘션탐지를 순차 데이터 문제(sequence labeling problem)로 정의할 수 있다. 순차 데이터 문제에는 Recurrent Neural Network(RNN) 종류의 모델을 적용할 수 있으며, 모델들은 Long Short-Term Memory(LSTM) RNN, LSTM Recurrent CRF(LSTM-CRF), Bidirectional LSTM-CRF(Bi-LSTM-CRF) 등이 있다. LSTM-RNN은 기존 RNN의 그레디언트 소멸 문제(vanishing gradient problem)를 해결하였으며, LSTM-CRF는 출력 결과에 의존성을 부여하여 순차 데이터 문제에 더욱 최적화 하였다. Bi-LSTM-CRF는 과거입력자질과 미래입력자질을 함께 학습하는 방법으로 최근에 가장 좋은 성능을 보이고 있다. 이에 따라, 본 논문에서는 멘션탐지에 Bi-LSTM-CRF를 적용할 것을 제안하며, 각 딥 러닝 모델들에 대한 비교실험을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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